2018年10月30日
【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 3 习题—Logistic Regression 逻辑回归
摘要： 课上习题 【1】线性回归 Answer： D A 特征缩放不起作用，B for all 不对，C zero error不对 【2】概率 Answer：A 【3】预测图形 Answer：A 5 - x1 ≥ 0时，y = 1。即x1 ≤ 5时，y = 1 【4】凸函数 【5】代价函数 Answer：A 阅读全文
posted @ 2018-10-30 20:22 马小豆包 阅读(4827) 评论(0) 推荐(1) 编辑
【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 6_Logistic Regression 逻辑回归
摘要： Lecture6　Logistic Regression 逻辑回归 6.1 分类问题 Classification6.2 假设表示 Hypothesis Representation6.3 决策边界 Decision Boundary6.4 代价函数 Cost Function6.5 简化的代价函数 阅读全文
posted @ 2018-10-30 19:53 马小豆包 阅读(4892) 评论(1) 推荐(1) 编辑
【原】Andrew Ng斯坦福机器学习（5）——Week2 Programming Quiz—实现
摘要： plotData compute costfunction 阅读全文
posted @ 2018-10-30 10:46 马小豆包 阅读(93) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—编程作业 Programming Exercise 1 线性回归
摘要： 作业说明 Exercise 1，Week 2，使用Octave实现线性回归模型。数据集 ex1data1.txt ，ex1data2.txt 单变量线性回归必须实现，实现代价函数计算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent。 多变量线性回归可选，实现 特征Featu 阅读全文
posted @ 2018-10-30 09:38 马小豆包 阅读(7568) 评论(1) 推荐(0) 编辑